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Enregistrement W2548516294 · doi:10.1002/eji.201646649

Disease etiology and diagnosis by TCR repertoire analysis goes viral

2016· letter· en· W2548516294 sur OpenAlexaff
Meriem Attaf, Andrew K. Sewell

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Immunology · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesWellcome TrustWellcome
Mots-clésT-cell receptorRepertoireBiologyImmunologyContext (archaeology)CD8DiseaseEvolutionary biologyT cellImmune systemPathologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of T‐cell receptor (TCR) repertoire diversity is highlighted in murine models of immunodeficiency and in many human pathologies. However, the true extent of TCR diversity and how this diversity varies in health and disease is poorly understood. In a previous issue of the European Journal of Immunology , Lossius et al. [ Eur. J. Immunol . 2014. 44: 3439–3452] dissected the composition of the TCR repertoire in the context of multiple sclerosis (MS) using high‐throughput sequencing of TCR‐β chains in cerebrospinal fluid samples and blood. The authors demonstrated that the TCR repertoire of the CSF was largely distinct from the blood and enriched in EBV‐reactive CD8 + T cells in MS patients. Studies of this kind have long been hindered by technical limitations and remain scarce in the literature. However, TCR sequencing methodologies are progressing apace and will undoubtedly shed light on the genetic basis of T‐cell responses and the ontogeny of T‐cell‐mediated diseases, such as MS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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